2025-03-08

DeepSeek 30个喂饭指令

DeepSeek是一款强大的AI工具,可以帮助你完成各种任务。以下是30个实用的指令(Prompt),涵盖编程、学习、数据分析、写作等多个领域,让你更高效地使用DeepSeek。


1-10: 编程相关

1. 代码优化

指令:

请优化以下JavaScript代码,提高性能,并提供优化前后的对比:

function sum(arr) {
let total = 0;
for(let i = 0; i < arr.length; i++) {

  total += arr[i];

}
return total;
}

2. 代码解释

指令:

请解释以下Python代码的功能,并逐行解析:

def factorial(n):

return 1 if n == 0 else n * factorial(n - 1)

3. Bug修复

指令:

以下代码有错误,导致运行失败,请帮我找出错误并修复:

print("Hello World"

4. 代码转换

指令:

请将以下JavaScript代码转换为Python代码:

const add = (a, b) => a + b;

5. 代码注释

指令:

请为以下C++代码添加详细的注释,解释每一行的作用:

int main() {

int a = 10;
int b = 20;
cout << a + b;
return 0;

}

6. 正则表达式生成

指令:

请生成一个正则表达式,匹配格式为YYYY-MM-DD的日期。

7. SQL查询优化

指令:

请优化以下SQL查询,提高查询效率:

SELECT * FROM users WHERE age > 18 ORDER BY name;

8. API调用示例

指令:

请提供一个使用Python调用OpenAI API的示例代码。

9. Git命令使用

指令:

请告诉我如何撤销Git中最后一次提交。

10. Docker配置

指令:

请写一个Dockerfile,使其能够运行一个Flask应用。

11-20: 学习与生产力

11. 论文摘要生成

指令:

请总结以下论文的主要内容,并用通俗易懂的语言解释。

12. 语言翻译

指令:

请将以下英文文章翻译成流畅的中文。

13. 复杂概念通俗化

指令:

请用简单易懂的方式解释“量子计算”的概念。

14. 速记笔记生成

指令:

请将以下会议记录整理为结构化的会议摘要。

15. Excel公式解释

指令:

请解释Excel公式`=IF(A1>10, "高", "低")`的作用。

16. 思维导图生成

指令:

请为以下内容创建一个思维导图:

17. 速读技巧教学

指令:

请告诉我如何提高阅读速度,同时保持理解力。

18. 计划表生成

指令:

请帮我制定一个为期1个月的Python学习计划。

19. Markdown格式转换

指令:

请将以下文本转换为Markdown格式。

20. 数据可视化

指令:

请提供一个使用Matplotlib绘制折线图的Python示例代码。

21-30: 其他创意玩法

21. 文案生成

指令:

请帮我写一个吸引人的广告文案,推广一款智能手表。

22. 诗歌创作

指令:

请根据以下主题创作一首现代诗:‘春天的第一缕阳光’。

23. 故事接龙

指令:

请继续以下故事,并保持风格一致:
“夜晚的城市灯火通明,突然……”

24. 人物对话生成

指令:

请模拟一场科幻电影中的AI与人类对话。

25. 提醒事项

指令:

请帮我写一份每日任务提醒列表。

26. 名言解析

指令:

请解析这句名言的深层含义:“知行合一”。

27. 角色扮演

指令:

请扮演一位资深程序员,回答我的技术问题。

28. 生成谜语

指令:

请帮我创造一个关于科技的谜语。

29. AI作曲

指令:

请为一首欢快的儿童歌曲写一段歌词。

30. 未来预测

指令:

请预测2030年人工智能的发展趋势。

结语

掌握这些喂饭指令,你可以更高效地使用DeepSeek来完成各种任务!希望这份指南能帮助你更好地探索AI的无限可能。

2025-03-08

1. DeepSeek简介

DeepSeek是一款强大的AI模型,基于深度学习技术,能够处理自然语言理解、代码生成、数据分析等任务。它的核心技术包括大规模预训练、Transformer架构、强化学习以及高效的推理优化。

2. DeepSeek的核心技术

2.1 Transformer架构

DeepSeek采用了Transformer架构,这是目前最先进的神经网络结构之一,特别适用于自然语言处理(NLP)任务。

Transformer基本结构

Transformer由多个 自注意力(Self-Attention)前馈神经网络(Feed-Forward Network, FFN) 组成。

关键组件:

  • 自注意力机制(Self-Attention):允许模型关注句子中的不同部分,提高理解能力。
  • 多头注意力(Multi-Head Attention):通过多个注意力头获取不同的上下文信息。
  • 前馈网络(FFN):提供非线性变换,增强表达能力。

示例:自注意力机制的计算

import torch
import torch.nn.functional as F

# 模拟输入向量
x = torch.rand(3, 4)  # 3个单词,每个单词4维

# 计算注意力权重
q = x @ torch.rand(4, 4)  # 查询矩阵
k = x @ torch.rand(4, 4)  # 键矩阵
v = x @ torch.rand(4, 4)  # 值矩阵

attention_scores = (q @ k.T) / (4 ** 0.5)  # 归一化
attention_weights = F.softmax(attention_scores, dim=-1)
output = attention_weights @ v
print(output)  # 输出最终的注意力表示

2.2 预训练与微调

DeepSeek依赖于大规模数据预训练,并可通过微调适应特定任务。

  • 预训练:在海量文本上训练,使模型具备丰富的语言知识。
  • 微调(Fine-tuning):在小规模专业数据集上训练,以适应特定任务。

示例:微调Transformer模型

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载预训练模型
model_name = "deepseek-model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 进行微调(简化示例)
input_text = "DeepSeek的核心技术是什么?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(output[0]))

2.3 强化学习与人类反馈(RLHF)

DeepSeek采用 强化学习+人类反馈(RLHF)优化回答质量。

  • 步骤1:初始训练:模型先进行普通NLP任务训练。
  • 步骤2:人类反馈:人工标注哪些回答更好。
  • 步骤3:强化学习优化:使用PPO等算法微调模型,使其更符合人类偏好。

示例:强化学习的基本原理

def reward_function(response):
    """模拟评分函数,给出答案质量评分"""
    return len(response)  # 示例:答案越长,分数越高

responses = ["短答案", "这个答案较长一些", "这是一个非常详细的回答"]
scores = [reward_function(r) for r in responses]
print(scores)  # 输出评分

3. DeepSeek的应用场景

  • 代码生成:辅助开发者编写和优化代码。
  • 自然语言处理:文本摘要、翻译、对话系统。
  • 数据分析:从非结构化数据中提取有价值的信息。

4. 结语

DeepSeek背后的核心技术融合了 Transformer架构、预训练、微调、强化学习,使其在多种AI应用中表现卓越。了解这些技术原理,有助于我们更高效地使用DeepSeek,并探索其更深层次的能力。

2025-03-08

1. 明确你的问题,提高Deepseek的理解能力

Deepseek的回答质量取决于你的提问方式。如果问题过于模糊,它可能会给出泛泛的答案。

示例:

不清晰的问题:

如何优化代码?

清晰的问题:

如何优化JavaScript中的for循环,以提高性能?

关键技巧:

  • 指定问题的编程语言或领域。
  • 详细描述你的需求,而不是只给一个关键字。
  • 如果问题涉及代码,提供代码片段或上下文。

2. 善用代码块,提高可读性和执行性

Deepseek可以理解代码,并提供优化建议。使用Markdown代码块,让它能正确解析代码。

示例:

错误示范:

我的JS代码运行太慢,该怎么优化?
function sum(arr) {
   let total = 0;
   for(let i = 0; i < arr.length; i++) {
      total += arr[i];
   }
   return total;
}

正确示范:

我的JS代码运行太慢,该怎么优化?

function sum(arr) {
let total = 0;
for(let i = 0; i < arr.length; i++) {

  total += arr[i];

}
return total;
}

请问如何优化这个循环,提高执行效率?

3. 使用多轮对话,让Deepseek更精准

有时候,Deepseek的第一轮回答可能不够详细或准确。你可以继续提问,逐步引导它。

示例对话:

用户:如何在Vue3中使用Pinia?
Deepseek:Pinia是Vue3的状态管理库,你可以通过以下步骤使用它...
用户:能否给出一个完整的示例,包括state、getter和action?
Deepseek:当然,以下是完整的示例代码...

4. 结合图示,提升理解效果

当你向Deepseek请教复杂概念时,可以要求它提供示意图。例如,询问“Vue的响应式系统是如何工作的?”时,可以要求它用图解说明。

示例:

用户:请用图解说明Vue3的响应式系统。
Deepseek:(返回一张解释Vue3响应式原理的示意图)

5. 让Deepseek帮你调试和优化代码

如果你遇到代码错误,Deepseek可以帮助你找出问题所在,并给出优化建议。

示例:

const obj = { name: "Deepseek" };
Object.freeze(obj);
obj.name = "ChatGPT"; // 为什么这里修改无效?
用户:为什么这段代码修改无效?
Deepseek:因为Object.freeze()使对象变成不可变对象,无法更改属性。

进阶优化:

用户:那如何让它可变?
Deepseek:可以使用Proxy或深拷贝对象来实现...

结语

掌握这5个技巧,你可以更高效地使用Deepseek,快速获得准确的答案。希望这份指南能帮助你更顺畅地学习和解决问题!

2025-02-10

本地部署 DeepSeek 完整教程

1. 引言

DeepSeek 是一款强大的大语言模型(LLM),适用于多种自然语言处理任务。如果你想在本地运行 DeepSeek,可以使用 Ollama 这款工具,它可以帮助你轻松下载和运行 DeepSeek 模型。

本教程将详细介绍如何在本地部署 DeepSeek,包括工具安装、模型下载、运行以及一些常见问题的解决方案。

2. 安装 Ollama

Ollama 是一个用于在本地运行大模型的工具,支持 Windows、macOS 和 Linux。首先,我们需要安装 Ollama。

2.1 下载 Ollama

请访问 Ollama 官方网站并根据你的操作系统选择相应的安装包。

2.2 安装 Ollama

下载完成后,按照安装引导完成 Ollama 的安装。

2.3 验证安装

安装完成后,打开终端或命令提示符,输入以下命令检查 Ollama 是否正确安装:

ollama --version

如果终端正确显示版本号,说明 Ollama 已成功安装。

3. 下载并运行 DeepSeek 模型

Ollama 提供了多个 DeepSeek 模型版本,你可以根据自己的硬件配置选择合适的版本。

3.1 可用模型版本

模型名称适用场景
deepseek-r1:1.5b适用于低资源环境
deepseek-r1:7b适用于中等配置
deepseek-r1:8b适用于高性能计算
deepseek-r1:14b适用于高端配置

3.2 运行模型

首次运行模型时,Ollama 会自动下载所需的文件。

  • 运行 1.5B 版本:

    ollama run deepseek-r1:1.5b
  • 运行 7B 版本:

    ollama run deepseek-r1:7b
  • 运行 8B 版本:

    ollama run deepseek-r1:8b
  • 运行 14B 版本:

    ollama run deepseek-r1:14b

当下载完成后,你可以在终端中与 DeepSeek 进行交互。

3.3 运行 DeepSeek 并进行交互

运行模型后,你可以开始输入问题或命令,例如:

ollama run deepseek-r1:7b

然后在终端中输入:

What is DeepSeek?

模型将返回相应的回答。

如果你想进行代码生成,可以输入:

Write a Python function to calculate Fibonacci sequence.

DeepSeek 将返回类似如下的代码:

def fibonacci(n):
    if n <= 0:
        return []
    elif n == 1:
        return [0]
    elif n == 2:
        return [0, 1]
    
    sequence = [0, 1]
    for i in range(2, n):
        sequence.append(sequence[i-1] + sequence[i-2])
    return sequence

print(fibonacci(10))

4. 不同操作系统的部署方法

4.1 Windows 部署

  1. 下载并安装 Ollama。
  2. 打开 PowerShell 或命令提示符。
  3. 运行 DeepSeek 模型,例如:

    ollama run deepseek-r1:7b

4.2 macOS 部署

  1. 通过 Homebrew 安装 Ollama:

    brew install ollama
  2. 运行 DeepSeek 模型:

    ollama run deepseek-r1:7b

4.3 Linux 部署

  1. 下载 Ollama 并解压缩。
  2. 运行以下命令安装:

    sudo mv ollama /usr/local/bin/
  3. 运行 DeepSeek:

    ollama run deepseek-r1:7b

5. 解决常见问题

5.1 更改模型存储路径

默认情况下,Ollama 会将模型存储在 C 盘。如果你希望更改存储位置,可以使用环境变量 OLLAMA_MODELS 指定新的存储路径。例如:

export OLLAMA_MODELS=/your/new/path

然后重新运行 Ollama。

5.2 AMD 显卡支持

如果你使用的是 AMD 显卡,需要安装 ROCm,并使用 ollama 运行时指定 --backend rocm 选项。例如:

ollama run deepseek-r1:7b --backend rocm

5.3 运行时遇到内存不足问题

如果你在运行 DeepSeek 时遇到内存不足的问题,可以尝试以下优化方法:

  • 使用较小版本的 DeepSeek,如 deepseek-r1:1.5b
  • 增加虚拟内存(Swap)
  • 关闭其他占用 GPU 资源的进程
  • ollama run 命令后添加 --num-gpu-layers 10 来减少 GPU 占用
ollama run deepseek-r1:7b --num-gpu-layers 10

6. 结论

通过本教程,你已经学会了如何在本地安装、下载并运行 DeepSeek 模型。你可以根据自己的需求选择合适的模型,并使用可视化 WebUI 进行交互。同时,我们还介绍了一些优化方案,希望本教程对你有所帮助!